Пост❓Как подготовить данные и инфраструктуру к ИИ

❓Как подготовить данные и инфраструктуру к ИИ Компании накопили терабайты и петабайты информации, но она часто разрознена — в ERP, CRM, производственных системах и архивах. ❗️ИИ предъявляет высокие требования к качеству данных: они должны быть структурированными, точными и актуальными. Перед внедрением важно: ✅ провести инвентаризацию источников; ✅ устранить ошибки и дубли; ✅ стандартизировать информацию; ✅ обеспечить контроль качества и Data Lineage. Следующий шаг — модернизация ИТ-инфраструктуры, готовой к задачам ИИ. Для работы с большими данными нужны согласованные вычислительные ресурсы, хранение, сеть и средства управления. 😀Машина искусственного интеллекта Скала^р объединяет их в единую платформу, обеспечивая: ☑️ предсказуемую производительность; ☑️ единое окно поддержки; ☑️ воспроизводимость результатов; ☑️ масштабирование без остановки сервисов; ☑️ защищенную инфраструктуру. ❓С чего начать? Выбрать пилот с понятным бизнес-эффектом, подготовить данные и процессы, а затем масштабировать инфраструктуру по мере роста ИИ-задач. Так информация становится основой для аналитики, автоматизации и новых ИИ-сервисов. ➡️ Подробнее — в материале экспертов Группы Rubytech.